Saneamento do Suporte IA

Problema

Consultas simples ao Supabase levavam de 10 a 860 segundos e derrubavam execuções do n8n.

Causa

Nenhuma coluna usada em filtros tinha índice. Cada busca lia a tabela inteira; a de interesses foi lida por completo 69 milhões de vezes.

Solução

10 índices criados sem travar as tabelas: contatos (CPF, e-mail, telefone), faturas, pagamentos, produtos, ofertas, UTMs e interesses.

Resultado

Consultas que levavam de 20 a 150 ms passaram a responder em menos de 1 ms.

Problema

O workflow lead.abandoned_checkout estourava a memória. O n8n reiniciou 11 vezes, interrompendo atendimentos da IA em andamento.

Causa

Produtos e ofertas duplicados no banco faziam cada carrinho virar cerca de 51 mil itens, e cada item gerava uma consulta. Além disso, a gravação dos interesses estava desligada desde 21/09.

Solução

Nova versão que busca uma única linha por produto e oferta, religa a gravação do interesse, não trata duplicata como erro e tem limite de 5 minutos por execução.

Resultado

Cada execução caiu de 4 a 30 minutos para cerca de 1 segundo, e os carrinhos voltaram a ser registrados.

Problema

426 falhas em 7 dias no invoice_created. A fatura era gravada sem produtos e ofertas, e a IA achava o aluno mas não sabia qual curso ele comprou.

Causa

• UTMs e endereços com vírgula ou parênteses quebravam o filtro da busca.
• O nó que registrava o erro gerava um JSON inválido e escondia a falha real.
• Faturas com 2 ou mais produtos perdiam a ligação entre produto e oferta.
• Filtros sem o operador de comparação faziam o fluxo criar uma oferta nova a cada compra, origem das até 2.635 cópias da mesma oferta.

Solução

Quatro versões testadas no ambiente de desenvolvimento com compras reais que tinham falhado. A v4 corrige todos os pontos e processa um produto por vez.

Resultado

No primeiro dia em produção: todas as compras gravadas sem erro, em média 4 segundos cada, sem novas ofertas duplicadas.

Problema

Compras dos dias 25 a 28/09 tinham ficado incompletas ou nem tinham chegado ao banco.

Solução

Backup completo das tabelas antes de começar, um teste com uma fatura e depois o processamento uma a uma, com conferência de cada resultado.

Resultado

369 faturas ganharam os produtos e ofertas que faltavam, e 13 compras que não existiam foram gravadas por completo.

Ficaram de fora 11 faturas que já tinham parte dos produtos. Elas serão completadas junto com a limpeza de duplicatas, para não vincular o mesmo produto duas vezes.

Problema

Alunos com cadastro não eram encontrados, e a busca demorava a ponto de a IA ficar sem resposta.

Causa

• A busca exigia o CPF exatamente como gravado, e 26 mil CPFs estavam sem o zero à esquerda. Outros mil estavam com pontuação.
• Faltava índice na ligação entre aluno e fatura: cada busca lia cerca de 660 MB.
• Uma entrada vazia ou um CPF zerado devolvia dados de outras pessoas.
• A ferramenta acessava o banco pelo endereço público, que às vezes travava até o limite de 10 segundos.

Solução

A ferramenta de consulta procura o CPF em todos os formatos, valida o dígito verificador e, se não achar, tenta o e-mail e depois o WhatsApp da conversa, com e sem o 9 do celular. O agente passou a consultar pelo WhatsApp antes de pedir o CPF, e a ferramenta passou a usar o endereço interno do banco. Cada ajuste no agente foi validado antes em teste A/B isolado, sem mensagens a alunos.

Resultado

Os alunos sem o zero à esquerda voltaram a ser encontrados, quem só lembra o e-mail é atendido, quem não informa nada é reconhecido pelo WhatsApp e entradas inválidas não retornam ninguém. A consulta leva de 0,2 a 0,4 segundo.

Problema

Em alguns atendimentos a IA não respondia. Houve 7 casos em 2 dias.

Causa

O modelo de linguagem do agente não tinha tempo máximo definido, e a chamada era cortada em cerca de 10 segundos sempre que a resposta demorava um pouco mais.

Solução

Limite de 60 segundos com 2 novas tentativas no modelo, e novas tentativas automáticas no download e na transcrição de áudio, na nota privada e nas chamadas ao Chatwoot. Não há nova tentativa no envio da resposta, para o aluno não receber mensagem duplicada.

Resultado

106 atendimentos reais seguidos sem nenhum erro depois dos ajustes.

Problema

A IA recebia erro ao transferir para um atendente humano, e a ferramenta de encerrar a conversa nunca funcionava.

Causa

A transferência acontecia, mas a notificação do grupo, com token inválido, fazia a ferramenta responder erro ao agente. O encerramento usava uma sintaxe antiga do n8n que não funciona dentro do agente.

Solução

A notificação passou a não interromper a transferência, e o encerramento foi reescrito na sintaxe atual. Os dois foram testados com o Chatwoot simulado, sem tocar em conversas reais.

Resultado

A transferência conclui mesmo com a notificação falhando, e a IA volta a encerrar conversas resolvidas.

Problema

Em 7 dias, a IA pediu 110 transferências para um atendente e só 7 chegaram a alguém (6%). Quando a transferência falhava, o aluno esperava em mediana 2h35 por uma resposta humana, e 15 conversas nunca foram atendidas.

Causa

• Só recebia transferência quem estava "online" no Chatwoot, e quem está atendendo aparece como "ocupado". Em horário comercial, 67 de 69 pedidos falharam por isso.
• Sem atendente, a conversa continuava com a IA, fora da fila da equipe, sem etiqueta nem aviso.
• A IA dizia ao aluno que a solicitação estava registrada, sem que nada tivesse sido registrado, e tentava transferir de novo a cada mensagem.
• Depois de uma transferência, a IA ficava desligada naquela conversa para sempre.

Solução

• Se a conversa já estiver com um atendente, ele é mantido. O sorteio só acontece quando a conversa está com a IA ou sem ninguém.
• A transferência vai para um atendente "online" ou "ocupado", com preferência para quem está online.
• Sem ninguém disponível, a conversa entra na fila do time Suporte com a etiqueta aguardando_humano e uma nota interna, e a IA para de responder.
• O aluno recebe a posição real na fila até a 6ª. Acima disso, recebe a informação de que está na fila, sem número.
• A mensagem ao aluno sai pronta da ferramenta, inclusive quando a transferência falha, para a IA nunca prometer o que não aconteceu.
• Quando o atendente resolve a conversa, uma IA lê o histórico. Sem pendência, a IA volta a atender esse aluno. Com pendência, a conversa fica com o último atendente, com uma nota explicando o motivo.

Resultado

Testado com o Chatwoot simulado em todos os casos (atendente online, ocupado, atendente já na conversa, fila, fila cheia, falha, com e sem pendência), sem tocar em conversas reais. Em produção desde 29/09, sem erros. Na primeira transferência real, o aluno recebeu o nome da atendente e foi respondido em 26 segundos; na primeira conversa resolvida, a IA foi reativada com a nota explicando o motivo.

Problema

Alunos que ainda não estavam no banco, como compras recentes com falha de gravação, ficavam sem atendimento.

Solução

• Quando CPF, e-mail e WhatsApp não encontram o aluno, a IA consulta a Entrega Digital (Elainne e Holo) pelo e-mail e, por último, a Hubla pelo CPF ou e-mail.
• A Hubla é acessada por uma chave que só permite buscar faturas, com limite de 10 consultas por minuto e 300 por dia, pausa automática de 15 minutos após 3 falhas seguidas e resultado guardado por até 24 horas.
• Todo aluno encontrado só fora do banco fica registrado para ser sincronizado depois.

Resultado

Em produção, o aluno fora do banco é encontrado com nome, e-mail, faturas e cursos. Quem já está no banco não gera nenhuma consulta externa.